Autor: Lex Sokolin
Compilado por Jia Huan, ChainCatcher
Este artigo explora como a IA está redefinindo a própria estrutura organizacional. As empresas estão passando das equipes de "duas pizzas" do tipo Amazon, (uma equipe de cerca de 6 a 10 pessoas, mantendo uma estrutura organizacional ágil.) para equipes "nativas da IA" compostas por 3 a 5 pessoas, com produtividade significativamente aumentada.
Comparamos dois caminhos:
A estratégia alternativa de IA da Klarna falhou. O número de funcionários foi reduzido de 5.500 para 3.400, e problemas de qualidade do serviço forçaram a empresa a contratar novamente.
Coinbase e Ramp optaram por reorganizar seus negócios em torno de inteligência artificial aumentada e orquestração. A Coinbase demitiu 700 funcionários e passou para equipes de produto individuais e geração de código por IA.
Ramp desenvolveu um framework interno de IA, utilizado diariamente por 99,5% dos funcionários, abrangendo mais de 350 habilidades empresariais.
Além disso, analisamos por que empresas como Box e Plaid foram reavaliadas pelo mercado de capitais como infraestrutura de IA, pois controlam os dados empresariais com permissão essenciais para o funcionamento de agentes de IA.
Terceira evolução da forma organizacional
Há alguns meses, discutimos a "Empresa Zero Humana" e a curva de autonomia econômica da IA:
Embora já existam forças impulsionando a criação de organizações sem nenhuma intervenção humana, os agentes econômicos atuais ainda somos nós, seres humanos.
O trabalho mais desafiador atualmente é transformar empresas tradicionais existentes em formatos priorizados por IA.
This is an enormous opportunity, so Anthropic is partnering with the entire private equity industry to move forward.
Além desses dados financeiros impressionantes, começamos a perceber claramente outro ponto de entrada do impacto da IA: a maneira como as pessoas constroem e organizam empresas.
A estrutura organizacional é, por si só, uma tecnologia.
O desenvolvimento em cascata (Waterfall) gerou os gigantes de desenvolvimento de software hierárquicos que dominaram a era inicial da tecnologia.
Em seguida, a indústria passou a adotar equipes enxutas com metodologias ágeis, e a agilidade evoluiu para as "equipes de duas pizzas", criadas pela Amazon. É essa estrutura operacional que constitui cada empresa de tecnologia financeira moderna atual.
Mas a direção da maré mudou novamente.
Martin Harrysson e Natasha Maniar da McKinsey preveem a próxima versão para o final de 2025:
Os papéis nativos de IA significam, em essência, que estamos passando da estrutura "duas pizzas" para equipes individuais de 3 a 5 pessoas.
A redução da população, mas o trabalho continua.
Em 5 de maio de 2026, Brian Armstrong reforçou essa afirmação com demissões de 700 pessoas.
O que a Coinbase fez?
Coinbase demitiu 14% dos 4.951 funcionários.
Em parte, isso é uma operação de ciclo de mercado normal para uma empresa cujos negócios e volume de negociação estão fortemente ligados — espera-se que sua receita do primeiro trimestre seja de US$ 1,7 bilhão (queda de 26% em relação ao ano anterior) e que seu lucro por ação (EPS) caia 86%.
Mas merece alta atenção como a gestão planeja a implementação de IA em empresas de tecnologia financeira/moderna e criptomoedas, bem como suas expectativas sobre a produtividade per capita futura.
Os engenheiros da Coinbase agora conseguem lançar produtos que antes levavam semanas para ir ao ar, em apenas alguns dias, e essa aceleração está aumentando.
Armstrong está reestruturando as linhas de negócios para garantir que haja no máximo cinco níveis de gestão abaixo do CEO e do COO.
O mero "gestor" não existirá mais — cada líder deve ser ao mesmo tempo um contribuidor individual, um "jogador-treinador" competente em ferramentas modernas, capaz de liderar uma equipe e também participar diretamente.
A equipe "nativa de IA" interfuncional substitui totalmente as equipes tradicionais. A Coinbase até realizou um teste interno com equipes individuais que combinam funções de engenharia, design e produto em uma única pessoa.
Coinbase, uma gigante pública com receita de 7 bilhões de dólares, está operando uma equipe de produto de uma única pessoa.
Em setembro de 2025, Armstrong declarou publicamente que 40% do código da Coinbase é gerado por IA, com planos de aumentar essa proporção para 50% em outubro.
No podcast Cheeky Pint do cofundador da Stripe, John Collison, ele admitiu ter demitido engenheiros que se recusaram a usar o Cursor e o GitHub Copilot mesmo após uma semana da liberação da licença empresarial:
Alguns simplesmente não usam, por isso foram demitidos.
A versão V1 foi um substituto direto, mas falhou
No entanto, a Coinbase não foi a primeira empresa de tecnologia financeira a demitir funcionários sob o pretexto da IA.
Você se lembra do experimento exemplar da Klarna em 2024 sobre "redução de custos com IA"? Na época, parecia indicar um surto produtivo impressionante no futuro.
Mas na época já acreditávamos que isso era mais um aperto do ciclo de crédito do que uma verdadeira inovação.
O CEO Sebastian Siemiatkowski anunciou publicamente que o assistente de IA impulsionado pela OpenAI processou 2,3 milhões de conversas no primeiro mês, representando dois terços de todos os chats dos clientes e realizando o equivalente ao trabalho de 700 atendentes em tempo integral.
- O número total de funcionários caiu de 5.500 para 3.400
- Aumento esperado de lucro: 40 milhões de dólares
- O tempo de resolução de problemas dos clientes foi reduzido de 11 minutos para 2 minutos
No entanto, tudo isso desmoronou rapidamente ao entrar em contato com a realidade.
A satisfação do cliente (CSAT) para tickets complexos caiu drasticamente, enquanto a taxa de contato repetido disparou.
Até maio de 2025, Siemiatkowski admitiu à Bloomberg que a empresa "avançou demais". A Klarna teve que começar a contratar novamente em um modelo remoto semelhante ao do Uber — contratando estudantes com horários flexíveis, pais em tempo integral e trabalhadores de regiões remotas.
O Commonwealth Bank da Austrália encerrou rapidamente 45 projetos de substituição por robôs de voz em poucos dias. O Taco Bell também removeu a IA de voz de 500 restaurantes drive-thru.
Gartner prevê que, até 2027, metade das empresas que elaboraram um "plano de substituição abrangente" o abandonarão.
O IPO da Klarna subiu ainda 30% no primeiro dia, atingindo uma avaliação de US$ 20 bilhões, o que reflete em certa medida: desde que a empresa corrija o rumo a tempo, o mercado público é bastante tolerante.
Mas essa lógica simplista e bruta de "substituição" — remover diretamente um cargo humano e inserir um grande modelo de linguagem (LLM) — pode funcionar em métricas que priorizam a "quantidade", mas certamente colapsará em métricas que valorizam a "qualidade".
O custo de recrutar novamente supera em muito os gastos economizados inicialmente. É evidente que a primeira tentativa de transformação digital por IA no setor de tecnologia financeira apresentou um resultado misto.
Mas esta certamente não será a última tentativa.
A versão V2 é um aprimoramento de capacidades, com o Harness como vantagem competitiva
Ramp lançou oficialmente o "Glass" no início de abril de 2026.
Seb Goddijn, especialista interno de IA que trabalhou com cinco colegas para desenvolver a ferramenta, publicou um artigo extenso. No mesmo dia, Eric Glyman, CEO da Ramp, compartilhou o artigo no Twitter. Em poucas horas, o artigo dominou a página inicial do Hacker News.
Goddijn apontou com precisão por que a versão V1 falhou:
The primary barrier to AI adoption is not the models themselves, but the extreme complexity of configuring AI environments.
Glass foi criado exatamente para Ramp derrubar essa barreira:
Primeiro, a configuração de acesso automatizado — basta fazer login por meio do Okta SSO, e todas as ferramentas internas autorizadas (Salesforce, Gong, Notion, Linear, Snowflake, Slack, Zendesk e as ferramentas internas da Ramp) já estão integradas em nível de base.
Em seguida, estabeleça o Dojo — um mercado com mais de 350 habilidades de IA, cada uma sendo um arquivo Markdown responsável por ensinar um agente a realizar uma tarefa. Todas são armazenadas no Git, sujeitas a revisão de código e controle de versão.
Um agente inteligente chamado Sensei enviará, no primeiro dia de trabalho de um novo funcionário, as cinco habilidades mais relevantes para ele.
Terceiro, construa um banco de memória duradouro — gerado automaticamente com base na autenticação de identidade e atualizado continuamente por meio de um pipeline de processamento contínuo de 24 horas. Assim, ao participar de cada conversa, o agente já possui pleno conhecimento da equipe do funcionário, dos projetos em que participa, dos tickets ativos e do fluxo de comunicação em andamento.
Hoje, 99,5% dos funcionários da Ramp usam IA todos os dias.
Metade do código do Ramp foi escrito por IA e está avançando em direção a 80%. Seu chefe de produto, Geoff Charles, implementou um framework de maturidade L0–L3, onde L3 representa o lançamento direto de funcionalidades de produção por meio de agentes de IA.
Qualquer funcionário que ainda permaneça no nível L0 é considerado, na prática, em greve.
Ramp atualmente tem uma avaliação de até US$ 32 bilhões e uma ARR (receita recorrente anual) de US$ 1 bilhão, liderando a lista da Fast Company 2026 das empresas mais inovadoras do setor financeiro.
Klarna tenta reduzir a barreira humana com automação, enquanto Ramp se esforça para elevar o limite de produtividade por funcionário. Coinbase está entre os dois.
AI Harness
O núcleo de tudo isso é o conceito de "AI Harness".
Empresas como a Manus pioneiram a arquitetura de compactar e transformar inteligência AI bruta em fluxos de negócios reutilizáveis, enquanto frameworks de orquestração como o OpenClaw os levam ao público em geral.
Um conjunto de Harness é uma combinação perfeita de autenticação, integração de sistemas, repositório de memória, catálogo de habilidades acumuladas pela equipe, agendador de processos noturnos e interface interativa de múltiplos painéis que permite aos analistas executar múltiplas tarefas em paralelo.
E aqueles modelos de linguagem de ponta são apenas peças substituíveis a qualquer momento dentro deste Harness — quando a OpenAI lançar o GPT-5.5 ou a Anthropic lançar o Opus 5, o Ramp simplesmente substitui o modelo, e todo o sistema ao redor continua funcionando normalmente.
O produto Cowork da Anthropic será lançado oficialmente em produção (GA) no primeiro trimestre de 2026, com 11 plugins integrados voltados para funções específicas, abrangendo vendas, finanças, jurídico, marketing, RH, desenvolvimento, design e operações — essa lógica de classificação de cargos é idêntica à do Dojo da Glass.
Assim que você aceitar que a produtividade da IA é moldada por fluxos de negócios, e não por caixas de bate-papo, o papel do cargo torna-se naturalmente a unidade mínima de uma organização de IA.
Essa é exatamente a lógica subjacente das ferramentas dedicadas a criar "empresas sem humanos" ao pensar em como construir organizações com IA em primeiro lugar. Veja abaixo a Polsia e, a seguir, o rápido mapa de segmentação do setor.
Os mercados de capital estão se recuperando
Enquanto muitas empresas de software tradicionais lutam com a desintermediação impulsionada pela IA, um tipo de jogador está experimentando um crescimento acelerado.
Essas empresas construíram profundamente suas muralhas de dados desde cedo e agora estão integrando seamlessmente software de IA pontual sobre elas.
Tomando como exemplo a empresa de armazenamento de arquivos corporativos Box: após a divulgação dos resultados do quarto trimestre do ano fiscal de 2026, suas ações subiram 10%. Aaron Levie revelou o segredo na conferência telefônica de resultados:
Files are, at their core, the natural unit of work for AI agents.
Enterprise Advanced——a camada de assinatura avançada do Box focada em IA e fluxos de trabalho——tem um preço 30% a 40% maior que o tradicional Enterprise Plus.
As receitas do quarto trimestre atingiram US$ 420 milhões, um aumento de 5% em relação ao mesmo período do ano anterior.
- Box Extract pode extrair com precisão dados estruturados de contratos
- Box Shield Pro traz diretamente a IA agente para o sistema de controle de acesso
- O modo profissional e o modo expandido do Box AI Studio permitem que agentes processem cargas de múltiplos passos em janelas de contexto maiores.
Levie comentou na entrevista da GeekWire:
Exceto nos primeiros 12 meses após sua fundação, a Box nunca havia parecido tão parecida com uma startup quanto hoje.
Sabe-se que até 95% dos dados empresariais são não estruturados. Os agentes de IA têm uma enorme necessidade desses dados e devem ser invocados mantendo intactos os limites de permissão.
Quem controla este cofre de dados com permissões pode se livrar do rótulo de "armazenamento barato" e ser reavaliado pelo mercado de capitais como "infraestrutura de agentes".
Antes, o mercado via a Box como o irmão um pouco embaraçoso da Dropbox, com a ação oscilando por muito tempo em torno de 26 dólares. Hoje, o preço-alvo unânime de Wall Street está em 35,63 dólares, representando um prêmio de 35% em relação ao preço atual.
Outro exemplo é a Plaid — essa agregadora de dados financeiros quase foi adquirida pela Visa e esperava se tornar uma rede de pagamentos direta.
Mas por um tempo, a Plaid ficou em uma situação bastante embaraçosa: a Web3 surgiu posteriormente e substituiu a Web2 como a nova infraestrutura financeira favorita.
De um pico de avaliação de US$ 13,4 bilhões em 2021, a Plaid caiu para US$ 6,1 bilhões na rodada de mercado primário de abril de 2025, e depois subiu para US$ 8 bilhões em uma oferta secundária em fevereiro de 2026 para fornecer liquidez aos funcionários.
It must evolve.
Aproximadamente 20% dos novos clientes da Plaid são empresas nativas de IA — elas estão construindo agentes que precisam de acesso autorizado a dados financeiros e dependem de uma infraestrutura de identidade confiável.
A plataforma antifraude da Plaid Protect detectou 50% mais tentativas de fraude nos testes realizados no início de 2026 em comparação com outras ferramentas de autenticação de identidade.
O Plaid Bank Intelligence, por sua vez, revende aos bancos a capacidade de prever a perda de clientes, com o Retention Score e os iminentes Primacy Indicators.
Plaid está sendo reavaliado como o maior corpus de dados de transações financeiras autorizadas do mundo.
Não é um pipeline de dados — pipelines de dados sempre foram produtos baratos. O verdadeiro ativo é a inteligência construída sobre ele, e a proporção de clientes nativos de IA é a prova mais forte desse argumento.
Um caso típico é sua integração com o Perplexity — criando conjuntamente um "computador" completo de gestão financeira pessoal. Quanto sentimos falta do Mint.com! (aplicativo americano nacional de contas pessoais lançado em 2006)
Box and Plaid stand on the same side of the same赛道.
Ambas foram precificadas na era de juros zero (ZIRP) com a lógica de "líder de SaaS", testemunhando uma redução de metade de sua avaliação, e agora estão sendo reapreciadas com uma nova lógica — o repositório de conteúdo não estruturado e a rede de dados com permissões são a base subjacente que as empresas da era V2 podem ser lidas por agentes inteligentes.
A versão V3 é o orquestramento — o nascimento da "empresa de uma pessoa"
Sam Altman tem uma aposta com outros CEOs de tecnologia sobre em que ano surgirá a primeira empresa de um único fundador com valor de US$ 1 bilhão.
Dario Amodei estima em 70% a 80% a probabilidade de ocorrer até 2026 e destacou três áreas: trading próprio, ferramentas para desenvolvedores e atendimento ao cliente automatizado.
Sequoia está ajustando seu modelo de investimento e underwriting, colocando o "agentic leverage" — renda per capita — como o principal sinal. Nas primeiras turmas da Y Combinator, 95% do código foi gerado por IA.
Na verdade, já existem empresas que criaram alavancagem econômica impressionante com IA.
Nesta empresa, o CEO se torna um "orquestrador de agentes", gerenciando inúmeros agentes de IA em uma cabine de comando gigante.
O organograma tornou-se um fluxo de trabalho que pode ser externalizado para execução por máquinas. O orçamento de mão de obra tornou-se um orçamento de poder computacional.
A forma inicial dessas empresas se estabelecerá em campos restritos — trading próprio, ferramentas para desenvolvedores e software de consumo especializado com efeitos de rede. Nesses cenários, o trabalho é totalmente digitalizado, a regulamentação é leve e os custos de confiança são baixos.
They will be fragile, because all single points of failure are fragile.
Eles também têm dificuldade em penetrar no mercado corporativo regulamentado, onde o nome no contrato e o rosto são, por natureza, entidades estruturais.
Mas esse tipo de empresa já surgiu.
Cada mudança tecnológica destrói o papel considerado essencial no paradigma anterior — "computer" (calculistas humanos dos primeiros tempos), supervisor de linha de produção, gerente de projeto, gestor de nível médio.
As empresas que primeiro compreenderam a "nova forma de organização econômica" geralmente obtêm retornos substanciais por agirem primeiro.
Por exemplo: a "regra das duas pizzas" da Amazon e sua capacidade de manter inovação mesmo com milhões de funcionários são, por si só, uma barreira competitiva.
Whether we ultimately end up with a "one-person company" or a "zero-human company" is not the real issue.
Atualmente, ainda estamos no processo de transformação digital, e a entrega de valor em toda a economia ao longo dessa linha trará retornos de centenas de bilhões de dólares.
A verdadeira questão é: Quem conseguir possuir ou construir o AI Harness correto hoje poderá projetar a estrutura organizacional correta para as empresas em 2026.
Isso significa atualizar este superorganismo corporativo para que continue lutando e viva mais um dia.
Espero que também possamos, como humanos, alcançar o que desejamos.